编写一段读取txt文本的点云数据后，使用RegularizeData3D算法对点云数据进行处理的matlab代码

在MATLAB中，读取文本文件中的点云数据通常使用`textread`函数，然后可以利用Point Cloud Library (PCL)或自定义算法进行数据规范化。假设您的文本文件是以空格分隔的x, y, z坐标，下面是使用`textread`和`pcl::RegularizePointCloud`的一个简化示例：

% 加载txt文件中的点云数据
data = textread('your_pointcloud_file.txt', '%f %f %f', 'headerlines', 0); % 文件路径替换为实际文件名

% 将数据转换成矩阵并创建点云结构体
[x, y, z] = deal(data(:,1), data(:,2), data(:,3));
points = PointCloud(double([x; y; z])); % 使用PointCloud工具箱的数据结构

% 如果需要使用PCL库，则需要先安装并引入
if ispc()
    addpath(pclRoot);
end

% 创建PCL对象并加载点云
pc = pcl.PointCloudXYZ(points);

% 调用RegularizePointCloud函数进行数据处理
reg_pcl = pc.makeVoxelGridLeafSize(leaf_size); % 可调整叶大小
reg_pcl = reg_pcl.removeOutliers(outlier_radius); % 可调整阈值

% 写入处理后的点云到新的txt文件
output_points = cat(1, reg_pcl.points.x, reg_pcl.points.y, reg_pcl.points.z);
fprintf('processed_cloud.txt', '\n', output_points(:)); % 输出处理后的数据

%